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给 Databend 添加 Aggregate 函数 | 函数开发系例二

2023-02-09 12:00 https://my.oschina.net/u/5489811/blog/7612070 Databend 次阅读 条评论

在介绍 Scalar Function(给 Databend 添加 Scalar 函数 | 函数开发系例一) 后,我们来看 Aggregate Function。

Aggregate Function 用于对列的值进行操作并返回单个值。常见的 Agg Function 有 sum, count, avg 等。

函数注册

Agg Function 的 register 函数以小写的函数名和 AggregateFunctionDescription 类型为参数,每个被注册的函数都存入 case_insensitive_desc ( HashMap 结构) 中。

而 case_insensitive_combinator_desc 是为了存储一些组合函数,比如与 _if 组合的 count_if, sum_if 这类函数。

pub struct AggregateFunctionFactory {
    case_insensitive_desc: HashMap<String, AggregateFunctionDescription>,
    case_insensitive_combinator_desc: Vec<(String, CombinatorDescription)>,
}
impl AggregateFunctionFactory {
  ...
pub fn register(&mut self, name: &str, desc: AggregateFunctionDescription) {
        let case_insensitive_desc = &mut self.case_insensitive_desc;
        case_insensitive_desc.insert(name.to_lowercase(), desc);
    }
  ...
}

每个被注册的函数都要实现 trait AggregateFunction 和 AggregateFunctionFeatures。其中 AggregateFunctionFeatures 和 Scalar 中的 FunctionProperty 比较类似,都是存储函数的一些特质。

pub type AggregateFunctionRef = Arc<dyn AggregateFunction>;
pub type AggregateFunctionCreator =
    Box<dyn Fn(&str, Vec<Scalar>, Vec<DataType>) -> Result<AggregateFunctionRef> + Sync + Send>;
pub struct AggregateFunctionDescription {
    pub(crate) aggregate_function_creator: AggregateFunctionCreator,
    pub(crate) features: AggregateFunctionFeatures,
}

主要来看 trait AggregateFunction,这里面是 Agg Function 的构成。

函数构成

可以看到与 Scalar 直接使用一个 Struct 不同,[AggregateFunction](https://github.com/datafuselabs/databend/blob/d5e06af03ba0f99afdd6bdc974bf2f5c1c022db8/src/query/functions/src/aggregates/aggregate_function.rs) 是一个 trait。因为聚合函数是按 block 累加列中的数据,再累加过程中会产生一些中间结果。

因此 Aggregate Function 必须有初始状态,而且聚合过程中生成的结果也要是 mergeable (可合并) 和 serializable (可序列化) 的。

主要函数有:

  • name 表示被注册的函数的名字,比如 avg, sum 等等。

  • return_type 表示被注册的函数返回值的类型,同样的函数返回值可能会由于参数类型的不同而产生变化。比如 sum(int8) 参数为 i8 类型,但是返回返回值可能是 int64。

  • init_state 用来初始化聚合函数状态。

  • state_layout 用来表示 state 在内存中的大小和内存块的排列方式。

  • accumulate 用于SingleStateAggregator。也就是着整个块可以在单个状态下聚合,没有任何 keys。比如 select count(*) from t 此时查询中没有任何分组列的聚合,这时会调度 accumulate 函数。

  • accumulate_keys 则是用于 PartialAggregator。这里需要考虑 key 和 offset ,每个 key 代表一个唯一的内存地址,记为函数参数 place。

  • serialize 将聚合过程中的 state 序列化为二进制。

  • deserialize 从二进制反序列化为 state。

  • merge 用于合并其他 state 到当前 state。

  • merge_result 可以将 Aggregate Function state 合并成单个值。

示例

以 avg 为例

具体实现在 [aggregate_avg.rs](https://github.com/datafuselabs/databend/blob/d5e06af03ba0f99afdd6bdc974bf2f5c1c022db8/src/query/functions/src/aggregates/aggregate_avg.rs) 中。

因为我们需要累加每个值,并除以非 null 总行数。因此 avg function 被定义为 struct AggregateAvgFunction<T, SumT> 。其中 T 和 SumT 是实现 [Number](https://github.com/datafuselabs/databend/blob/2aec38605eebb7f0e1717f7f54ec52ae0f2e530b/src/query/expression/src/types/number.rs) 的逻辑类型。

在聚合过程中 avg 会产生的中间状态值是 已经累加的值的总和 以及 已经扫描过的非 null 的行。因此 AggregateAvgState 可以被定义为如下结构。

#[derive(Serialize, Deserialize)]
struct AggregateAvgState<T: Number> {
    #[serde(bound(deserialize = "T: DeserializeOwned"))]
    pub value: T,
    pub count: u64,
}

  • return_type 设置为 Float64Type。比如 value = 3, count = 2, avg = value/count。

  • init_state 初始状态设置 value 为 T 的 default 值,count 为 0。

  • accumulate AggregateAvgState 的 count, value 分别对 block 中非 NULL 的行数和值进行累加。

  • accumulate_keys 通过 place.get::<AggregateAvgState<SumT>>() 获取对应的状态值,并进行更新。

fn accumulate_keys(
    &self,
    places: &[StateAddr],
    offset: usize,
    columns: &[Column],
    _input_rows: usize,
) -> Result<()> {
    let darray = NumberType::<T>::try_downcast_column(&columns[0]).unwrap();
    darray.iter().zip(places.iter()).for_each(|(c, place)| {
        let place = place.next(offset);
        let state = place.get::<AggregateAvgState<SumT>>();
        state.add(c.as_(), 1);
    });
    Ok(())
}

类似的聚合函数示例也可以参考

[sum](https://github.com/datafuselabs/databend/blob/d5e06af03ba0f99afdd6bdc974bf2f5c1c022db8/src/query/functions/src/aggregates/aggregate_sum.rs),

[count](https://github.com/datafuselabs/databend/blob/d5e06af03ba0f99afdd6bdc974bf2f5c1c022db8/src/query/functions/src/aggregates/aggregate_count.rs)。

函数测试

Unit Test

聚合函数相关单元测试在 [agg.rs](https://github.com/datafuselabs/databend/blob/d5e06af03ba0f99afdd6bdc974bf2f5c1c022db8/src/query/functions/tests/it/aggregates/agg.rs) 中。

Logic Test

Functions 相关的 logic 测试在 [tests/logictest/suites/base/02_function/](https://github.com/datafuselabs/databend/tree/d5e06af03ba0f99afdd6bdc974bf2f5c1c022db8/tests/sqllogictests/suites/query/02_function) 中。

关于 Databend

Databend 是一款开源、弹性、低成本,基于对象存储也可以做实时分析的新式数仓。期待您的关注,一起探索云原生数仓解决方案,打造新一代开源 Data Cloud。

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